Episodi

  • #199 - Ex-Data Analyst, elle est devenue Full-Stack Data Analyst en freelance

    #199 - Ex-Data Analyst, elle est devenue Full-Stack Data Analyst en freelance

    · DataGen

    Maud est passĂ©e d’un rĂŽle de Data Analyst Ă  un rĂŽle de Data Analyst Full-Stack en Freelance. Dans cet Ă©pisode, elle nous parle de sa transition, de sa formation et de son nouveau rĂŽle.


    On aborde :

    đŸ”„ Son parcours : de Data Analyst Ă  Data Analyst Full-Stack

    đŸ”„ Le bootcamp Analytics Engineering DataBird x DataGen qu’elle a suivi

    đŸ”„ Comment elle est passĂ©e en freelance Ă  la suite du bootcamp

    đŸ”„ Ses conseils pour devenir Data Analyst Full-Stack


    đŸ’Ș DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN


    On a lancĂ© un bootcamp spĂ©cialisĂ© sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.

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    DataGen opùre ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touche une commission sur les inscriptions. 🙂


    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de Maud

    - Le LinkedIn de Willis Nana

    - Le LinkedIn de Zach Wilson

    - Le LinkedIn de Phuong Nguyen

    - Le LinkedIn de Kevin Rosamont

    - Le LinkedIn de Benjamin Dubreu

    - Le LinkedIn de Morgan Gautherot

    - Le programme du bootcamp

    - L'édition spéciale Les 100+ ressources des leaders data invités sur DataGen de notre newsletter


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Son parcours

    05:57 Le Bootcamp DataGen x DataBird

    09:19 Ses nouvelles compétences

    10:41 Les modules dbt

    11:53 Sa transition en freelance

    14:30 Sa mission actuelle

    16:44 Ses conseils

    20:21 Ses ressources préférées


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #182 - Ex-Data Analyst, elle est devenue Analytics Engineer 

    #169 - Ex-Data Analyst, elle est passĂ©e Analytics Engineer en freelance 

    #151 - Devenir Analytics Engineer en 6 semaines avec DataBird et DataGen


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  • #198 - Swile : La nouvelle stratĂ©gie Data de la licorne

    #198 - Swile : La nouvelle stratégie Data de la licorne

    · DataGen

    Alma Garcia-Mariller est Head of Business Analytics chez Swile, la licorne française qui améliore l'expérience des employés au travail grùce à ses titres restaurants, cartes cadeaux et avantages mobilité.


    On aborde :

    đŸ”„ Le contexte autour du changement de stratĂ©gie Data

    đŸ”„ La nouvelle stratĂ©gie Data : projets, organisation, stack

    đŸ”„ Les plus grosses difficultĂ©s rencontrĂ©es par Alma et son Ă©quipe

    đŸ”„ Les prochaines Ă©tapes pour l’équipe Data chez Swile


    ❀ PARTENAIRE


    Ce podcast est rendu possible par Keyrus, le cabinet de conseil spécialisé sur la Data et l'IA.

    👉 DĂ©couvrir la masterclass Mettre en place une Data Analytics Factory

    👉 Recevoir le livre blanc qui reprend l’approche prĂ©sentĂ©e dans le dĂ©tail

    👉 Contacter Brahim sur LinkedIn ou par mail : [email protected]


    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn d’Alma

    - Le LinkedIn de Théo Alves d'Acosta et son Substack


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Pourquoi mettre en place une nouvelle stratégie ?

    05:42 La nouvelle stratégie Data

    09:54 Leurs projets Analytics

    15:39 Leur stack data

    17:50 Les plus grosses difficultés

    18:55 Leurs prochaines Ă©tapes

    27:00 Les derniÚres questions (incl. ses ressources préférées)


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #174 - Qonto : Adopter une approche Analytics Engineering & Self-Service

    #154 - Doctolib : Adopter une approche Analytics Engineering et Self-Service

    #150 - Back Market : Re-centraliser l’équipe et la stratĂ©gie Data (organigramme, stack
)


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  • #197 - Salesforce : DĂ©ployer des agents IA dans le Retail avec Agentforce

    #197 - Salesforce : Déployer des agents IA dans le Retail avec Agentforce

    · DataGen

    Guillaume est Ingénieur Solution chez Salesforce et expert sur le sujet des agents IA. Récemment, Salesforce a lancé un nouveau produit, Agentforce, qui permet de les déployer.


    On aborde :

    đŸ”„ La diffĂ©rence entre les LLMs et les agents, et la genĂšse d’Agentforce

    đŸ”„ L’état actuel du marchĂ© et quelques cas d’usage agent IA pour le Retail

    đŸ”„ Les Ă©tapes pour mettre en place un agent IA (rĂŽle, data, action, garde-fou, canal)

    đŸ”„ Les grandes briques d’Agentforce, les utilisateurs et les prĂ©requis


    ❀ PARTENAIRE


    Ce podcast est rendu possible par Salesforce.

    👉 DĂ©couvrir le replay du Webinar Agentforce avec une dĂ©mo d'Agentforce

    👉 Contacter Guillaume sur LinkedIn ou par mail : [email protected]


    📚 RESSOURCES


    - Le replay du Webinar avec une démo d'Agentforce Webinar Agentforce

    - La plateforme de formation Trailhead

    - La newsletter The Rundown AI


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Agentforce en deux mots

    03:16 La différence entre les LLMs et les agents IA

    06:07 OĂč en est le marchĂ© sur l’adoption des agents IA ?

    07:36 Des exemples d’agents IA

    12:50 Les grandes briques d’Agentforce

    19:49 Les conseils pour mettre en place ces cas d’usage

    21:36 Echanger avec Guillaume et dĂ©couvrir la dĂ©mo d’AgentForce

    22:26 Les derniĂšres questions (recommandations...)


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #159 - Malt : Mettre en place un assistant IA pour booster l'efficacitĂ© en interne (Dust, Gemini
) 

    #148 - Ledger : Leurs 6 projets GenAI en production

    #146 - L’OrĂ©al : Mettre en place une StratĂ©gie IA GĂ©nĂ©ratives

    #127 - Doctolib : DĂ©ployer une stratĂ©gie IA GĂ©nĂ©rative 


    đŸ’Ș DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN


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  • #196 - Pigment : Monter l'Ă©quipe GenAI appliquĂ©e au Produit (Licorne, +230 millions levĂ©s)

    #196 - Pigment : Monter l'équipe GenAI appliquée au Produit (Licorne, +230 millions levés)

    · DataGen

    Samya est Generative AI Research Lead chez Pigment, la nouvelle licorne française qui a levé +230 millions de dollars.


    On aborde :

    đŸ”„ La genĂšse de l’équipe GenAI et sa stratĂ©gie

    đŸ”„ Deux exemples de projets GenAI appliquĂ©s au Produit

    đŸ”„ L’organisation de l’équipe et leur architecture technique (OpenAI, LangChain, Langfuse
)

    đŸ”„ La plus grosse difficultĂ© : trouver le bon Ă©quilibre performance x latence


    đŸ’Ș VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?


    DataGen a lancé un collectif de freelances data issus des plus belles boßtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).

    Vous avez un projet data ? On a l'Ă©quipe qu'il vous faut : Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist, etc.


    👉 Nous rencontrer


    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de Samya

    - L'Ă©pisode DeepSeek, China, OpenAI, NVIDIA, xAI, TSMC, Stargate, and AI Megaclusters du podcast de Lex Fridman

    - La newsletter AlphaSignal


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Pigment en deux mots

    01:53 Le parcours de Samya

    03:47 La genĂšse de l’équipe GenAI et leur stratĂ©gie

    06:33 Les 2 exemples de projets

    08:14 L’organisation de l’équipe

    11:17 L'architecture technique (OpenAI, LangChain, Landfuse
)

    16:53 Leur plus grosse difficultĂ© : l’équilibre performance x latence

    22:25 Leurs prochaines Ă©tapes

    25:21 Les derniĂšres questions (recommandations, conseil)


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #159 - Malt : Mettre en place un assistant IA (Dust, Gemini
)

    #148 - Ledger : Leurs 6 projets GenAI en production

    #146 - L’OrĂ©al : Mettre en place une StratĂ©gie IA GĂ©nĂ©ratives

    #127 - Doctolib : DĂ©ployer une stratĂ©gie IA GĂ©nĂ©rative 


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  • #195 - Masterclass | Adopter une approche Produit en tant qu’équipe Data avec Yoann BenoĂźt

    #195 - Masterclass | Adopter une approche Produit en tant qu’équipe Data avec Yoann Benoît

    · DataGen

    Yoann Benoit expert Data, IA et Produit, est le fondateur d’HymaĂŻa, l’agence spĂ©cialisĂ©e dans la Data, l’IA et le Produit. Aujourd’hui ils travaillent avec des grosses boĂźtes comme Pernod Ricard mais aussi avec des boĂźtes Tech comme Leboncoin.


    On aborde :

    đŸ”„ Qu’est-ce que l'approche Produit et dans quels contextes l’adopter ?

    đŸ”„ Les 4 Ă©tapes pour adopter une approche Produit (framework des 4F) : Find, Face, Frame, Form

    đŸ”„ Les difficultĂ©s lorsqu’on adopte une approche Produit : langage commun, mindset “solution”


    đŸ”„ Est-ce qu’il y a des spĂ©cificitĂ©s liĂ©es aux projets IA gĂ©nĂ©ratives ?


    ❀ PARTENAIRE


    Ce podcast est rendu possible par HymaĂŻa, l’agence spĂ©cialisĂ©e dans la Data, l’IA et le Produit.

    👉 Contacter Yoann sur LinkedIn ou par mail : [email protected]


    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de Yoann

    - Le livre Escaping the Build Trap de Melissa Perri

    - Le livre Continuous Discovery Habits de Teresa Torres


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Comment Yoann s’est spĂ©cialisĂ© sur ce sujet ?

    01:48 Qu’est-ce que l'approche Produit ?

    03:07 Dans quel contexte on met en place une approche Produit

    08:06 Étape #1 : Find

    11:10 Étape #2 : Face

    14:53 Étape #3 : Frame

    18:41 Étape #4 : Form

    21:29 Les plus grosses difficultĂ©s qu’on rencontre lorsqu’il met en place une approche Produit

    25:09 Est-ce qu’il y a des spĂ©cificitĂ©s liĂ©es aux projets IA ?gĂ©nĂ©ratives ?

    28:56 Les questions de la fin (ressources, conseils
)


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #177 - BlaBlaCar : L’ex-Chief Product Officer partage sa StratĂ©gie Data

    #136 - Qonto : Scaler le dĂ©partement Data d’une licorne

    #124 - ManoMano : L’ex-Chief Product Officer partage sa StratĂ©gie Data


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  • #194 - Sanofi : Les 3 piliers de leur StratĂ©gie Data & IA (cas d’usage, Data Mesh, Stack)

    #194 - Sanofi : Les 3 piliers de leur Stratégie Data & IA (cas d’usage, Data Mesh, Stack)

    · DataGen

    Thibault LefÚvre est Global Data & AI Product Manager sur le périmÚtre Manufacturing et Supply chez Sanofi, le groupe pharmaceutique leader mondial. Il nous parle des 3 piliers de leur stratégie Data et IA.


    On aborde :

    đŸ”„ Pilier #1 : DĂ©ployer des cas d’usage sur toute la chaĂźne

    đŸ”„ Pilier #2 : Mettre en place une approche Data Mesh

    đŸ”„ Pilier #3 : DĂ©ployer des fondations data (stack, data products)

    đŸ”„ Leurs plus gros challenges et les prochaines Ă©tapes


    ❀ PARTENAIRE


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    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de Thibault

    - Le 1er livre de la trilogie Sapiens de Yuval Noah Hararir


    🎬 CHAPITRES


    00:00 La data chez Sanofi

    03:24 Les plus gros chantiers de l’équipe data & IA

    04:11 Pilier #1 : Les cas d’usage

    07:16 Pilier #2 : L’approche Data Mesh

    10:37 Pilier #3 : Les fondations data

    13:53 Le contexte de l’industrie pharmaceutique

    15:16 Leurs plus gros challenges

    21:42 Les prochaines Ă©tapes : l’approche user builder, Copilot et GenAI

    23:35 Leur stack data : Snowflake, Dataiku, PowerBI, Airflow, dbt, Informatica

    24:37 Les questions de la fin (ressources, conseils
)


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #165 - BNP Paribas : Les 6 piliers de leur programme IA

    #156 - AXA France : Les 3 piliers de leur Stratégie Data & IA (Culture, Organisation et Tech)

    #152 - CrĂ©dit Agricole : Leur stratĂ©gie Data (gouvernance, cas d’usage et GenAI)


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  • #193 - Comprendre l’impact de l’IA sur le Climat avec Lou Welgryn de Data For Good, ex-Carbon4

    #193 - Comprendre l’impact de l’IA sur le Climat avec Lou Welgryn de Data For Good, ex-Carbon4

    · DataGen

    Lou Welgryn est SecrĂ©taire GĂ©nĂ©rale chez Data For Good, l’association qui rĂ©unit 7000 bĂ©nĂ©voles qui travaillent sur des projets data & IA Ă  impact. Avant ça elle Ă©tait Head of Product chez Carbon4 Finance (montĂ© par Jean-Marc Jancovici).


    On aborde :

    đŸ”„ L’enjeu de la Tech au global et du Climat

    đŸ”„ L’impact spĂ©cifique de l’IA sur le Climat

    đŸ”„ Doit-on ralentir malgrĂ© la course Ă  l’IA menĂ©e par la Chine et les USA ?

    đŸ”„ Sa vision du marchĂ© de l’emploi sur le secteur Data x Sustainability


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    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de Lou

    - Le livre Les Prophùtes de l’IA de Thibault Prevost

    - Le livre GĂ©opolitique du numĂ©rique d’OphĂ©lie Coelho

    - Le livre Contre-atlas de l'intelligence artificielle de Kate Crawford

    - Le livre Toxic Data de David Chavalarias


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Présentation

    01:10 Son TEDx sur le thĂšme de la Tech & du Climat

    04:10 L’impact de l’IA sur le climat

    16:03 Doit-on ralentir face Ă  la course Ă  l’IA menĂ©e par la Chine et les USA ?

    20:50 Que fait l’association Data For Good ?

    24:29 Sa vision du marchĂ© de l’emploi sur le secteur Data x Sustainability

    27:49 Les ressources de Lou pour se former sur le sujet

    29:46 Ses prochaines Ă©tapes dans l’association Data For Good


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #147 - Comment faire de la France un leader de l’IA ? Les 6 recommandations remises au gouvernement par la Commission IA

    #98 - Data For Good | OpenClimat : Accélérer la transition écologique avec la data


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  • #192 - Gorgias : Mettre en place une approche Self-Service Analytics grĂące aux IA GĂ©nĂ©ratives

    #192 - Gorgias : Mettre en place une approche Self-Service Analytics grâce aux IA Génératives

    · DataGen

    Elliot Trabac est Senior Data Analytics Engineering Manager chez Gorgias. La scaleup qui propose une plateforme d’IA conversationnelle permettant aux e-commerçants de mieux gĂ©rer leur support client. Aujourd’hui ils comptent plus de 15 000 clients.


    On aborde :

    đŸ”„ Le contexte et le dĂ©ploiement du Self-Service Analytics grĂące aux GenAI

    đŸ”„ Leur stack data (get.dot.ai, Omni
)

    đŸ”„ L’un des avantages clĂ©s du Self-Service

    đŸ”„ L’organisation de l’équipe, les difficultĂ©s, etc.


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    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn d’Elliot

    - La chaĂźne YouTube de Dave Ebbelaar, fondateur de Datalumina


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    00:28 Gorgias en quelques mots

    05:42 Le contexte autour du projet

    09:10 Comment il s’insĂšre dans la stratĂ©gie Analytics ?

    13:23 L’outil utilisĂ©

    15:50 Le déploiement

    19:59 Leur stack Self-Service Analytics & GenAI

    25:26 L’avantage clĂ© du Self-Service Analytics : l’ObservabilitĂ©

    27:13 L’organisation de l’équipe pour dĂ©ployer ce projet

    32:06 Les difficultĂ©s qu’a rencontrĂ©es Elliot

    34:02 Les prochaines Ă©tapes pour ce projet

    34:49 Les questions de la fin (ressources, conseils
)


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #178 - On décrypte 3 tendances Data de 2025 avec Christophe Blefari (aka Blef.fr)

    #158 - CastorDoc : Data Catalog + GenAI = Self-Service Analytics

    #90 - Ovrsea : Mettre en place une approche Self-Service


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  • #191 - Tableau : Mettre en place une stratĂ©gie Self-Service Analytics

    #191 - Tableau : Mettre en place une stratégie Self-Service Analytics

    · DataGen

    Yann Tanguy est Field Chief Data Officer chez Tableau et ex-Head of Business Intelligence chez Pernod Ricard et Enterprise Data Architect chez Sodexo. Je suis ravi de recevoir quelqu’un de Tableau car c’est l’outil de BI le plus citĂ© sur DataGen ces derniĂšres annĂ©es. On en a parlĂ© avec Doctolib, Ledger, Decathlon



    On aborde :

    đŸ”„ La dĂ©finition du Self-Service Analytics

    đŸ”„ Les grandes phases pour le mettre en place

    đŸ”„ Le rĂŽle des GenAI

    đŸ”„ L’histoire de Tableau


    ❀ PARTENAIRE


    Ce podcast est rendu possible par Tableau, l’outil de BI le plus citĂ© sur DataGen ces derniĂšres annĂ©es.

    👉 Recevoir le livre blanc sur le Self-Service Analytics de Tableau : ici

    👉 Contacter Yann sur LinkedIn ou par mail : [email protected]


    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de Yann

    - L'événement Tableau à Paris le 22 mai 2025

    - L’évĂ©nement Tableau Ă  San Diego les 15-17 avril 2025

    - Le livre blanc sur le Self-Service Analytics de Tableau : ici

    - Le livre L’Obsession du Service Client de J. Lefùvre


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Contexte 

    03:48 DĂ©finition du Self-Service Analytics

    04:38 Quand le mettre en place ?

    05:43 Phase #1 : Expérience analytics

    12:38 Phase #2 : Data Management

    15:57 Phase #3 : Adoption

    17:16 Les plus grosses difficultés

    23:20 L’histoire de Tableau

    25:14 Les questions de la fin


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #174 - Qonto : Adopter une approche Analytics Engineering & Self-Service

    #115 - Doctolib : Scaler sa Data Visualisation auprĂšs de 2000 utilisateurs

    #90 - Ovrsea : Mettre en place une approche Self-Service


    đŸ’Ș DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN


    On a lancĂ© un bootcamp spĂ©cialisĂ© sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.

    📚 DĂ©couvrir le programme du bootcamp ici

    🎙 Ecouter l’épisode #151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines avec Alexandre le fondateur


    Ce bootcamp est opĂ©rĂ© en collaboration avec DataBird et DataGen touche une commission sur les inscriptions. 🙂


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  • #190 - Decathlon : Lancer l’équipe People Analytics

    #190 - Decathlon : Lancer l’équipe People Analytics

    · DataGen

    Fabien Viossat est People Analytics Manager chez Decathlon. C'est une tendance qui émerge depuis quelques années. Les grands groupes créent des équipes Data Analytics dédiées au sujet des ressources humaines.


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Contexte

    08:37 Etape #1 : RĂ©organisation

    10:17 Etape #2 : Stratégie

    15:41 Etape #3 : Passage Ă  l’échelle

    16:30 Etape #4 : Communication

    18:14 Leurs plus gros challenges : montée en compétences et centralisation des données

    21:34 Les prochaines Ă©tapes pour l’équipe People Analytics

    26:35 Ce qui se fait dans les autres boĂźtes

    38:42 Les derniĂšres questions (ressources, conseils)


    ❀ PARTENAIRE


    Ce podcast est rendu possible par Layer Data, le cabinet de conseil spécialisé sur la gouvernance et la qualité des données, qui accompagne les plus grandes multinationales comme LVMH, Coca-Cola ou EDF.

    👉 DĂ©couvrir la masterclass Mettre en place un Data Catalog avec Rachid Tighremt

    👉 Contacter Rachid et son Ă©quipe sur LinkedIn ou par mail : [email protected] et [email protected]


    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de Fabien

    - L'article How to build an actionable data and analytics strategy de G. Vanuynsberghe

    - Le livre The Culture Map d'E. Meyer


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #183 - BlaBlaCar : Adopter une approche “Staff” dans l’équipe Data

    #148 - Ledger : Leurs 6 projets GenAI en production

    #118 - Reconversion | Des RH Ă  Data Analyst


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  • #189 - Masterclass | Mettre en place une Data Analytics Factory avec Brahim Abdesslam

    #189 - Masterclass | Mettre en place une Data Analytics Factory avec Brahim Abdesslam

    · DataGen

    Brahim Abdesslam est un expert de la data et de l'IA, il travaille dans le domaine depuis plus de 10 ans et est Vice-Président chez Keyrus, le cabinet de conseil spécialisé sur la Data et l'IA.


    On aborde :

    đŸ”„ Les contextes dans lesquels les entreprises mettent en place une Data Analytics Factory

    đŸ”„ Les 4 piliers d’une Data Analytics Factory : Pilotage, Ressources, DĂ©veloppement, AccĂ©lĂ©rateurs

    đŸ”„ Les avantages de cette organisation

    đŸ”„ Les conseils de Brahim pour la mettre en place dans son entreprise.


    ❀ PARTENAIRE


    Ce podcast est rendu possible par Keyrus, le cabinet de conseil spécialisé sur la Data et l'IA.

    👉 Recevoir le livre blanc qui reprend l’approche prĂ©sentĂ©e dans le dĂ©tail

    👉 Contacter Brahim sur LinkedIn ou par mail : [email protected]


    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de Brahim

    - Le livre blanc avec les 4 piliers de Brahim

    - Le site DataMesh-Architecture.com


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    00:30 Intro

    03:54 Le Pilotage

    05:29 Les Ressources Expertes

    09:21 Les étapes : sourcing, préparation, visualisation

    10:16 Les Accélérateurs

    12:13 Les challenges

    15:35 Les conseils de Brahim

    17:09 Les avantages

    19:31 Les questions de la fin (ressources, conseil)


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #119 - Carrefour : Passer d’un Data Lab à une Analytics Factory

    #101 - Kering : Lancer un programme de Data Gouvernance avec une approche Data Mesh

    #78 - Air France : Assurer l’Adoption des produits Data


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  • #188 - Le VP Data de BlaBlaCar partage ses 3 prioritĂ©s de 2025, avec Blef

    #188 - Le VP Data de BlaBlaCar partage ses 3 priorités de 2025, avec Blef

    · DataGen

    Emmanuel Martin-Chave est VP Data chez BlaBlaCar, la licorne de covoiturage et de transport que tout le monde connait. Ils sont 50 dans l'Ă©quipe Data et c'est une des Ă©quipes les plus matures de l'Ă©cosystĂšme.

    Christophe Blefari est Staff Data Engineer, auteur de la newsletter data la plus connue au sein de l’écosystĂšme français Blef.fr et rĂ©cemment co-fondateur de nao. Il est Ă©galement selon moi l’un des plus gros experts data en France.


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Overview

    01:28 Prio #1 : GenAI at scale

    09:19 Prio #2 : BI-as-code

    16:44 Les outils qui Ă©mergent sur ce sujet

    18:23 Prio #3 : Les Soft. Eng. reprennent un périmÚtre Analytics

    29:25 Les news de Blef (rachat de SDF par dbt, annonce DuckDB)


    ❀ PARTENAIRE


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    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de Christophe et sa newsletter Blef.fr

    - Le LinkedIn d’Emmanuel


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #186 - On compare dbt & SQLMesh avec Blef

    #183 - BlaBlaCar : Adopter une approche “Staff” dans l’équipe Data

    #178 - On décrypte 3 tendances Data de 2025 avec Blef

    #141 - On décrypte avec Blef : GenAI & Self-Service, Metric Tree, ClickHouse


    đŸ’Ș DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN


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  • #187 - Palantir : La plateforme Data & IA pour les cas d’usage opĂ©rationnels

    #187 - Palantir : La plateforme Data & IA pour les cas d’usage opérationnels

    · DataGen

    Agathe Verro est Deployment Lead chez Palantir, la plateforme d’IA et de Data qui permet de mettre en production Ă  l’échelle des cas d’usage opĂ©rationnels. Pour ceux qui ne connaissent pas, l’entreprise est valorisĂ©e 200 milliards de dollars. Palantir travaille avec des acteurs clĂ©s dans divers secteurs comme l’automobile (Stellantis, Forvia), l’aĂ©ronautique (Airbus), le secteur bancaire et assurance, et l’industrie au sens large.


    On aborde :

    đŸ”„ La mission de Palantir : concilier puissance de la Data & de l’IA avec sĂ©curitĂ© & confidentialitĂ© des donnĂ©es

    đŸ”„ Les grandes briques de la solution : ontologie, intĂ©gration, interfaces opĂ©rationnelles et gouvernance

    đŸ”„ Leur positionnement par rapport aux autres plateformes Data & IA du marchĂ©

    đŸ”„ Quelques use cases et l’impact des IA GĂ©nĂ©ratives sur Palantir (marchĂ©, fonctionnalitĂ©s
)


    ❀ PARTENAIRE


    Ce podcast est rendu possible par Palantir, la plateforme d’IA et de Data qui permet de mettre en production Ă  l’échelle des cas d’usage opĂ©rationnels.

    👉 Contacter Agathe sur LinkedIn ou par mail : [email protected]


    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de Agathe

    - La vidéo Palantir for Scuderia Ferrari

    - Le reportage Social dilemma sur Netflix

    - Le livre Fake News de Julie Martinez


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    00:31 Intro et parcours

    04:17 Les grandes briques de la solution

    08:40 Leur positionnement

    11:55 Quelques use cases

    15:45 Pourquoi les entreprises choisissent Palantir ?

    17:49 L’impact des GenAI sur Palantir

    21:06 DerniĂšres questions (conseils, recommandation)


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #172 - Mirakl : Intégrer la GenAI dans le Produit

    #146 - L’OrĂ©al : Mettre en place une StratĂ©gie GenAI

    #138 - Ovrsea : Gagner 50% de Productivité avec les GenAI


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  • #186 - On compare dbt & SQLMesh avec Christophe Blefari (aka Blef)

    #186 - On compare dbt & SQLMesh avec Christophe Blefari (aka Blef)

    · DataGen

    Christophe Blefari est Staff Data Engineer, auteur de la newsletter data la plus connue au sein de l’écosystĂšme français (Blef.fr), cofondateur de nao et surtout selon moi l’un des plus gros experts data en France.


    On aborde :

    đŸ”„ Ce que proposent dbt et SQLMesh

    đŸ”„ Comparaison des fonctionnalitĂ©s clĂ©s

    đŸ”„ Comparaison de l'expĂ©rience utilisateur, des communautĂ©s et du coĂ»t

    đŸ”„ La rivalitĂ© naissante entre les fondateurs


    ❀ PARTENAIRE


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    📚 RESSOURCES


    Le LinkedIn de Christophe et sa newsletter Blef.fr


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Intro

    02:36 Que proposent dbt et SQLMesh ?

    05:46 Comparaison des fonctionnalités clés

    11:05 SQLMesh, un outil plus technique ?

    14:08 Comparaison de l’expĂ©rience utilisateur et des communautĂ©s

    16:23 Comparaison des coûts

    21:23 La rivalité naissante entre les fondateurs de SQLMesh et dbt

    22:50 Zoom sur nao, l’outil que dĂ©veloppe Blef


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #179 - dbt : L’outil le plus adoptĂ© de 2024 ?

    #178 - On décrypte 3 tendances Data de 2025 avec Blef

    #161 - On dĂ©crypte avec Blef : Sa Data Horror Story d’Halloween et un update DataOps

    #141 - On décrypte avec Blef : GenAI & Self-Service, Metric Tree, ClickHouse


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  • #185 - Masterclass | Mettre en place un Data Catalog avec Rachid Tighremt

    #185 - Masterclass | Mettre en place un Data Catalog avec Rachid Tighremt

    · DataGen

    Rachid Tighremt est un expert Data Governance et plus spécifiquement sur la mise en place des Data Catalogs. Il a fondé Layer Data, le cabinet de conseil spécialisé sur la gouvernance et la qualité des données. Ils accompagnent les plus grandes multinationales comme LVMH, Coca-Cola ou EDF.


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    00:37 Intro

    02:28 Pourquoi mettre en place un Data Catalog ?

    04:04 Les grandes Ă©tapes

    06:52 Mettre en place un benchmark

    10:49 Mettre en place un projet pilote

    13:52 Quelle organisation adopter ?

    16:00 Le plus gros challenge : dĂ©terminer l’usage en amont

    18:17 Pourquoi Rachid a décidé de se spécialiser sur le sujet

    20:08 L’impact des GenAI sur le Data Catalog

    22:51 Les questions de la fin (ressources, conseil)


    ❀ PARTENAIRE


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    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de Rachid

    - Le livre The Enterprise Data Catalog de Ole Olesen-Bagneux

    - Le podcast Decideo de Philippe Nieuwbourg


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #168 - Comprendre les rÎles clés de la Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux

    #158 - CastorDoc : Data Catalog + GenAI = Self-Service Analytics

    #111 - DataGalaxy : Mettre en place un Data Catalog


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  • #184 - Brevo : Mettre en place de l’embedded analytics dans le Produit

    #184 - Brevo : Mettre en place de l’embedded analytics dans le Produit

    · DataGen

    Taha Bel Khayate est Lead Analytics Engineer chez Brevo, la plateforme de marketing automation qui permet notamment d’orchestrer ses campagnes d'emailing ou de SMS. La scaleup a acquis le statut de “centaure” aprĂšs avoir dĂ©passĂ© les 100 millions d’euros de revenus annuels. On revient sur l’un des plus gros challenges de l’équipe Analytics Engineering.


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    00:26 Intro 

    02:49 Contexte

    04:42 Le POC

    06:31 L'implémentation

    10:08 Leur stack data : dbt, BigQuery, Looker Explore

    11:21 les outils utilisés pour l'embedding

    13:37 leurs plus grosses difficultés

    15:59 Les prochaines Ă©tapes

    22:02 Les questions de la fin (ressources, conseil)


    ❀ PARTENAIRE


    Ce podcast est rendu possible par dbt Labs qui dĂ©veloppe dbt, l’outil le plus mentionnĂ© sur le podcast.

    👉 DĂ©couvrir l’épisode avec Jeremy : #179 - dbt : L’outil le plus adoptĂ© de 2024 ?

    👉 Demander une dĂ©mo : https://bit.ly/40kXh8K

    👉 Contacter Jeremy sur LinkedIn ou par mail : [email protected]


    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de Taha

    - Le LinkedIn de Maxime Beauchemin

    - Minding the Machine de Jeremy Adamson


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #154 - Doctolib : Adopter une approche Analytics Engineering et Self-Service

    #142 - Brevo : Structurer l’équipe Data d’un centaure

    #108 - Jellysmack : Adopter une approche Data Mesh


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  • #183 - BlaBlaCar : Adopter une approche “Staff” dans l’équipe Data

    #183 - BlaBlaCar : Adopter une approche “Staff” dans l’équipe Data

    · DataGen

    Thomas Pocreau est Staff Machine Learning Engineer chez BlaBlaCar, la licorne de covoiturage et de transport que tout le monde connaĂźt.


    On aborde :

    đŸ”„ Pourquoi ils ont adoptĂ© une approche Staff dans l’équipe Data

    đŸ”„ La diffĂ©rence entre un Staff et un Senior

    đŸ”„ 2 exemples de projets Staff

    đŸ”„ Les plus gros challenges de la crĂ©ation du poste


    ❀ PARTENAIRE


    Ce podcast est rendu possible par dbt Labs qui dĂ©veloppe dbt, l’outil le plus mentionnĂ© sur le podcast.

    👉 Contacter Jeremy sur LinkedIn ou par mail : [email protected]

    👉 Demander une dĂ©mo : https://bit.ly/40kXh8K


    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de Thomas

    - Le Machine Learning Rules Book de Google

    - The Staff Engineer's Path de Tanya Reilly


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    00:43 Intro

    05:40 Le contexte

    08:13 Senior vs Staff

    11:06 1er projet : MLOps

    13:19 2Ăšme projet : Analytics

    21:09 Le plus gros challenge de Thomas

    25:46 Les plus gros challenges de BlaBlaCar lors de la création du poste de Staff Data

    27:41 Les prochaines Ă©tapes pour l’approche staff chez BlaBlaCar

    29:07 Les questions de la fin (ressources, conseil)


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #170 - Leboncoin : De la Data Science au ML Engineering

    #154 - Doctolib : Adopter une approche Analytics Engineering et Self-Service

    #150 - Back Market : Re-centraliser l’équipe et la stratĂ©gie Data (organigramme, stack
)

    🇬🇧 #114 - BlaBlaCar : Managing 50 Data People with Manu, VP Data


    đŸ’Ș DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN


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    DataGen lance ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touchera une commission sur les inscriptions. 🙂


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  • #182 - Ex-Data Analyst, elle est devenue Analytics Engineer

    #182 - Ex-Data Analyst, elle est devenue Analytics Engineer

    · DataGen

    Lara Guiral est Analytics Engineer chez Lenstra. Dans cet Ă©pisode dĂ©diĂ© Ă  l’Analytics Engineering, elle nous parle de sa transition de Data Analyst Ă  Analytics Engineer et des avantages que ses nouvelles compĂ©tences lui apportent.


    On aborde :

    đŸ”„ Son parcours : de Data Analyst Ă  Analytics Engineer

    đŸ”„ Pourquoi et comment elle s’est formĂ©e en Analytics Engineering ?

    đŸ”„ Son retour d’expĂ©rience sur le bootcamp Analytics Engineering qu'elle a suivi

    đŸ”„ Les ressources et conseils qui l’ont le plus aidĂ©e


    đŸ’Ș DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN


    On a lancĂ© un bootcamp spĂ©cialisĂ© sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.

    📚 DĂ©couvrir le programme du bootcamp ici

    🎙 Ecouter l’épisode #151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines avec Alexandre le fondateur

    đŸ€” Des questions concernant le bootcamp ? Contactez-moi sur LinkedIn


    DataGen a lancĂ© ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touchera une commission sur les inscriptions. 🙂


    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de Lara

    - La newsletter Analytics Engineering Roundup

    - Les projets Data for Good

    - La communauté 50inTech

    - Le Slack #measure


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    00:38 Intro et son parcours

    03:43 Pourquoi se spécialiser

    08:15 Comment elle s’est formĂ©e

    11:54 La charge de travail à prévoir

    13:25 Ce qu’elle a prĂ©fĂ©rĂ© dans le bootcamp 

    15:54 Comment ça l’a aidĂ©e Ă  trouver un job

    18:28 Les questions de la fin (ressources, conseil)


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #169 - Ex-Data Analyst, elle est passée Analytics Engineer en freelance

    #151 - Devenir Analytics Engineer en 6 semaines avec DataBird et DataGen

    #91 - Spendesk : Adopter l'approche Analytics Engineering


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  • #181 - Olympique de Marseille : L’ex-Head of Data partage sa stratĂ©gie Data

    #181 - Olympique de Marseille : L’ex-Head of Data partage sa stratégie Data

    · DataGen

    Jessy Hanzo est l’ex-Head of Data & Digital Ă  l'Olympique de Marseille, le club de foot emblĂ©matique.


    On aborde :

    đŸ”„ Les 2 gros enjeux data : Business et Sportif

    đŸ”„ L’organisation de l’équipe Data et un exemple de projet

    đŸ”„ Leur stack data : AWS, Redshift, dbt, Microsoft Power BI, Hightouch, Splio

    đŸ”„ Le plus gros challenge de Jessy : scaler l’équipe Data


    ❀ PARTENAIRE


    Ce podcast est rendu possible par dbt Labs qui dĂ©veloppe dbt, l’outil le plus mentionnĂ© sur le podcast.

    👉 DĂ©couvrir l'Ă©pisode avec Jeremy de dbt Labs

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    👉 Demander une dĂ©mo


    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de Jessy

    - A Brief History of Humankind de Yuval Noah Harari


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    00:35 Intro 

    03:55 Les 2 gros enjeux data

    09:42 L’organisation de l’équipe Data

    12:16 Leur stack data

    15:43 Zoom sur leurs chantiers data

    18:25 Le plus gros challenge de Jessy

    19:36 Leurs prochaines Ă©tapes en Data

    20:50 Les questions de la fin (ressources, conseil)


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #164 - Jeux Olympiques : AmĂ©liorer la performance des athlĂštes avec la Data & l’IA

    #60 - Decathlon : Implémenter une nouvelle stratégie Analytics

    #46 : Gouvernement : Monter la cellule data de l'ÉlysĂ©e


    đŸ’Ș VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?


    DataGen a lancé un collectif de freelances data issus des plus belles boßtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).

    Vous avez un projet data ? On a l'Ă©quipe qu'il vous faut : Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist, etc.

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  • #180 - Qonto : DĂ©ployer des projets Data Science appliquĂ©s Ă  la dĂ©cision

    #180 - Qonto : Déployer des projets Data Science appliqués à la décision

    · DataGen

    Nicolas Augusti est Senior Data Scientist chez Qonto, la banque en ligne des PME et des indĂ©pendants, et Ă©galement l’une des plus belles licornes françaises. La spĂ©cificitĂ© de l'Ă©quipe Data Science chez Qonto, c'est qu'elle fait de la data science appliquĂ©e Ă  la dĂ©cision.


    On aborde :

    đŸ”„ Les chantiers de l’équipe Data Science chez Qonto : Mix Marketing Modeling, prĂ©visions financiĂšres, pricing


    đŸ”„ Leur mĂ©thodologie : Value Analysis, Exploration, ModĂ©lisation, Communication, Documentation

    đŸ”„ Les plus grosses difficultĂ©s : crĂ©er des modĂšles qui intĂšgrent les changements liĂ©s au scale de l’entreprise et s’assurer que les projets aboutissent Ă  des dĂ©cisions et aient un impact sur le Business

    đŸ”„ Les prochaines Ă©tapes de l’équipe : spĂ©cialiser l’équipe par stakeholders, se concentrer sur la rĂ©tention des clients.


    ❀ PARTENAIRE


    Ce podcast est rendu possible par CastorDoc, le Data Catalog qui propose aussi une solution de Self-Service Analytics (”Text-to-Insight”).

    👉 Contacter Tristan sur LinkedIn ou par mail : [email protected]

    👉 Recevoir le benchmark avec tous les outils Self-Service Analytics identifiĂ©s et testĂ©s par Tristan et son Ă©quipe


    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de Nicolas

    - La chaĂźne YouTube StatQuest


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    00:40 Intro 

    05:13 Les chantiers

    08:15 Les projets actuels

    11:05 Leur mĂ©thodologie

    20:33 Leurs plus grosses difficultĂ©s

    25:02 Leurs prochaines Ă©tapes

    27:12 Les questions de la fin 


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #174 - Qonto : Adopter une approche Analytics Engineering & Self-Service

    #136 - Qonto : Scaler le dĂ©partement Data d’une licorne

    #110 - Back Market : Leur stratégie Data Science


    đŸ’Ș VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?


    DataGen a lancé un collectif de freelances data issus des plus belles boßtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).

    Vous avez un projet data ? On a l'Ă©quipe qu'il vous faut : Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist, etc.

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